Java程序员应该学习Ruby

本文探讨了Java程序员学习Ruby的好处,包括深入了解不同开发者社区、学习新的编程习惯以及使用不同的工具和过程。作者认为这些经历将使Java程序员变得更加优秀。
Java v.s Ruby,prototype js v.s jquery, Hibernate v.s iBatis v.s EJB ...
这种语言之争,框架之争,每隔[url=http://www.iteye.com/topic/180517]一段时间[/url]总会在论坛[url=http://www.iteye.com/topic/206906]出现[/url]

最近我读到一篇博客:[url=http://jbossdna.blogspot.com/2008/06/java-developers-should-learn-ruby.html]Java程序员应该学习Ruby[/url],非常赞同作者的观点,粗略翻译其中的小部分,希望大家可以减少这种无意义的争论

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Java程序员应该学习Ruby

当然,它不一定是Ruby,你可以挑选其他语言,比如ErLang,甚至JavaScript,只要它和Java有足够的差异就可以了。
因为它能够让你成为一个更好的Java程序员:

[size=medium]1. 学习另外一种语言,它能够让你深入不同的开发者社区[/size]

针对相同的问题,你可以找到不同的思想和不同的做法,或许它们不一定是更好,只是不同而已。其他社区往往有新鲜的视角来看待相同的问题,有时候甚至会让你更感激Java社区(比如Java有大量优秀的library)

[size=medium]2. 学习另一种语言,可以教你新的idioms[/size](idioms - 我想用行话来翻译idiom更准确一些)

你可以在Java使用其中的一些行话,或者由于语言限制,你还不能使用它。
以Ruby的blocks为例子,它是Ruby闭包的一种表现,比方说你可以很方便地遍历数组,然后做一些操作(打印):

animals = ['lion','tiger', 'bear']
animals.each {|animal| puts animal }


很遗憾,目前Java还没有闭包,在Java 6里面如果要做类似的事情就是通过匿名内部类来解决,需要2个接口:
[code]
public interface OnEach<T> {
void run(T obj);
}
public interface List<T> ... {
void each( OnEach<T> action );
}
[/code]

然后上面ruby例子就可以这样用:
[code]
List<String> animals = Arrays.asList( new String[]{"lion", "tiger", "bear"} );
animals.each( new OnEach<String>() {
public void run( String animal ) {
System.out.println(animal);
}
});
[/code]

不过还是有点麻烦,Java 7将会引进闭包,目前已经有[url=http://www.javaworld.com/javaworld/jw-06-2008/jw-06-closures.html]多个设计[/url]

[size=medium]3. 学习另一种语言,也迫使您使用不同的工具和过程[/size]

以Ruby的[url=http://rspec.info/]RSpec[/url]为例,它是一个[url=http://behaviour-driven.org/]Behavior Driven Development[/url]框架,通过使用它你会发现和Java社区的Test Driven Development区别,并且可以从中学到很多。


Java是伟大的,并且还会继续,但是它需要进化。它已经有13年的历史了,我们一些人几乎把所有的时间都花在Java领域。去探索一下其他语言,我打赌你会成为一个更好的Java程序员。
--------翻译结束分割线--------


我之前一直是一个Java程序员,去年开始接触Ruby,在不到一年的时间里(更准确的说是在学习了Ruby 2个星期后),我觉得已经变成了一个更好的Java程序员,你还在等什么,开始学习Ruby吧。
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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